indignatieai-redactie 
Wanneer alleen AI de kanker kan zien: De technologie heeft de potentie om dodelijke ziekten, zoals een alvleeskliertumor, op te sporen in een vroeg stadium waarin genezing nog mogelijk is.
AI en kanker. Pamela Jackson was zeven maanden zwanger toen ze last kreeg van uitstralende, slopende rugpijn. Aanvankelijk dacht ze dat ze aan het bevallen was, maar een stresstest in het ziekenhuis wees uit dat de baby in orde was. Terwijl Jackson daar was, braakte ze gal, waarna ze een CT-scan en een MRI zonder contrastvloeistof onderging. Beide onderzoeken wezen op pancreatitis, oftewel een ontsteking van de alvleesklier .
Na een paar dagen in het ziekenhuis werd ze ontslagen. Haar pijn hield de volgende twee maanden aan, tot de geboorte van haar dochter, vijf dagen voor de uitgerekende datum. Kort na de geboorte onderging Jackson opnieuw een MRI, dit keer met contrastvloeistof, en een endoscopische echografie, maar beide toonden niets afwijkends. “De dokter zei: ‘Laten we je galblaas verwijderen om te kijken of dat het probleem is'”, herinnert Jackson zich.
Toen de operatie geen verlichting bracht, kreeg ze Norco voorgeschreven, een opioïde, om haar door de pijn heen te helpen, zodat ze voor haar pasgeboren baby en haar oudere kind kon zorgen en weer aan het werk kon. Maar toen haar dochter 8 maanden oud was, was de pijn zo hevig geworden dat ze ondanks de medicatie naar de spoedeisende hulp moest tijdens een zakenreis in Florida. Na een week in het ziekenhuis – en wederom een MRI-scan met contrastvloeistof – bleek uiteindelijk dat Jackson een vorm van alvleesklierkanker had, acinaire celcarcinoom genaamd, die een van haar galwegen blokkeerde.
De kanker was bij minstens vijf beeldvormende onderzoeken in een periode van tien maanden over het hoofd gezien – een veelvoorkomend probleem, omdat het met de huidige screeningstechnologie buitengewoon moeilijk is om alvleesklierkanker in beeld te brengen. Volgens een onderzoek uit 2021, gepubliceerd in European Radiology, wordt ongeveer 40 procent van de alvleeskliertumoren kleiner dan twee centimeter gemist op CT-scans .
Wanneer patiënten zich in het ziekenhuis melden met een reeks symptomen die op veel verschillende diagnoses kunnen wijzen, is het niet ongebruikelijk dat drukke radiologen op de spoedeisende hulp afwijkingen aan de alvleesklier missen. In 2022 voerde Michael B. Wallace , een interventioneel endoscopist van de Mayo Clinic in Jacksonville, Florida, een onderzoek uit om te bepalen hoe vaak alvleesklierkanker over het hoofd gezien of niet herkend kan worden wanneer artsen beeldvormend onderzoek aanvragen om te zoeken naar waarschijnlijkere diagnoses, zoals nierstenen, blindedarmontsteking en galblaasinfecties.
Bij het onderzoeken van CT-scans en MRI-scans die één maand tot drie jaar vóór de diagnose van alvleesklierkanker waren gemaakt, ontdekte Wallace dat maar liefst de helft van de scans een afwijking in de alvleesklier aangaf die aanleiding had kunnen geven tot verder onderzoek.
Nadat Jackson de diagnose had gehoord, kon haar gastro-enteroloog haar nauwelijks aankijken, vertelt ze: “Hij was er helemaal kapot van. Hij zei zoiets als: ‘Ik moet iets over het hoofd hebben gezien. Hoe kan dit gebeuren?'”
Dit soort gemiste diagnoses is een belangrijke reden waarom alvleesklierkanker naar verwachting in 2030 de op één na dodelijkste kankersoort in de Verenigde Staten zal zijn . Slechts 12 tot 15 procent van de patiënten overleeft de ziekte, omdat deze te vaak te laat wordt ontdekt. Naar schatting zullen dit jaar 67.530 mensen de diagnose alvleesklierkanker krijgen. Volgens gegevens van het National Cancer Institute SEER hebben Afro-Amerikanen , zoals Jackson, een grotere kans om alvleesklierkanker te ontwikkelen dan welke andere groep dan ook .
Maar recentelijk zijn onderzoekers die de ziekte bestuderen voorzichtig optimistisch geworden. Dit is deels te danken aan de goedkeuring door de FDA van een zeer effectieve dagelijkse pil ( daraxonrasib ) voor uitgezaaide alvleesklierkanker, een gebeurtenis die afgelopen zomer de krantenkoppen haalde. Maar het optimisme komt ook voort uit minder bekende, maar niettemin belangrijke vooruitgang in de vroege opsporing van alvleesklierkanker.
De afgelopen jaren hebben onderzoekers AI ingezet om nieuwe screeningsmethoden te ontwikkelen die verdachte of kankerachtige afwijkingen op scans signaleren voordat ze met het blote oog zichtbaar zijn. Er zijn al veelbelovende gegevens over deze technologie en experts zeggen dat de resultaten op de lange termijn een revolutionaire impact kunnen hebben.
Dr. Ajit Goenka , specialist in nucleaire geneeskunde en abdominale beeldvorming bij de Mayo Clinic in Minnesota, heeft talloze patiënten de diagnose alvleesklierkanker moeten vertellen, terwijl hun eerdere buikscans ogenschijnlijk normale resultaten hadden. Deze ervaring vervult hem altijd met frustratie en schaamte, namens zijn vakgebied. Dagelijks ontdekt zijn team subtiele tekenen van alvleesklierkanker op beeldvorming die maanden, zo niet jaren, eerder al argwaan hadden moeten wekken.
“Tegen de tijd dat 80 tot 85 procent van de mensen voor het eerst de diagnose alvleesklierkanker krijgt , hebben ze helaas de strijd al verloren”, zegt hij. “We moeten de ziekte in een stadium kunnen ontdekken waarin we de situatie kunnen omdraaien: in plaats van dat 85 procent van de patiënten zich te laat meldt, meldt ongeveer 85 procent zich in een stadium waarin een curatieve behandeling, zoals een operatie, nog mogelijk is.”
Wetende dat alvleesklierkanker jarenlang op cellulair niveau aanwezig kan zijn voordat er symptomen optreden of het op beeldvorming zichtbaar wordt, wilde Goenka onderzoeken of AI CT-scans kon analyseren om gemakkelijk over het hoofd geziene tekenen van kankertumoren, neoplasmen (abnormale weefselgroei) of voorstadia van kanker te detecteren. “AI is erg goed in het bekijken van zandkorrels, terwijl wij als mensen beter zijn in het bekijken van het strand”, legt Goenka uit.
Hij ontwikkelde een AI-framework genaamd REDMOD, wat staat voor radiomics-based early-detection model (op radiomics gebaseerd model voor vroege detectie). Hij trainde het framework met CT-scans van patiënten bij wie tussen drie en 36 maanden na de scan alvleesklierkanker werd vastgesteld, en met controlescans van gezonde patiënten uit ongeveer 15 jaar klinische praktijk in de Mayo Clinic.
Door subtiele patronen in de helderheid en textuur van de alvleesklier te analyseren die moeilijk met het blote oog waar te nemen zijn, kan REDMOD subtiele tekenen van kanker ongeveer 16 maanden eerder opsporen en signaleren, en dat bijna twee keer zo snel als gespecialiseerde radiologen.
“Je zou ChatGPT kunnen vragen om in één minuut een boek van duizend pagina’s te lezen en de pagina te vinden waarop ‘rode vogel’ staat, maar als ik jou, een mens, vraag om een boek van duizend pagina’s te lezen en je achteraf te vragen op welke pagina ‘rode vogel’ staat, dan is dat lastig”, zegt Wallace.
Het duurde maanden voordat beeldvorming Jacksons metaforische “rode vogel” bevestigde, terwijl oplossingen zoals Goenka’s REDMOD dat in minuten hadden kunnen doen. Als het beschikbaar was geweest voor haar behandelteam, had ze haar galblaas misschien nog gehad.
Net als Goenka heeft dr. Neil Marya een schat aan frustrerende en hartverscheurende gesprekken met patiënten. Hij is mededirecteur van het programma digitale geneeskunde aan de UMass Chan Medical School en hij zegt dat hij het moeilijk vond om patiënten te vertellen dat, ondanks een negatieve uitslag van de biopsie, er nog steeds een grote kans bestond op kanker in hun galwegen, omdat de biopsieën niet gevoelig genoeg zijn om de ziekte in een vroeg stadium op te sporen.
“Het is echt vreselijk”, zegt hij, verwijzend naar de angst die deze onzekerheid bij zijn patiënten teweegbrengt. Erger nog, tegen de tijd dat de biopsieën van zijn patiënten positief bleken, was het vaak al te laat om de kanker of het aangetaste orgaan te verwijderen.
Marya wendde zich tot AI om een manier te ontwikkelen om galwegafwijkingen die zichtbaar verdacht of kankerachtig zijn en waarschijnlijk een negatieve biopsie zullen opleveren, nauwkeurig te signaleren. Met behulp van videobeelden van eerdere endoscopieën creëerde Marya een AI-tool voor cholangioscopieën (het galwegequivalent van een endoscopie) die galwegen in realtime kan analyseren op verdachte veranderingen.
Samen met zijn jeugdvriend Patrick Powers , een ontwikkelaar van medische applicaties aan de UMass, trainde Marya een AI-tool (gebouwd met hardware van de Nintendo Switch) om verschillende soorten tumoren en verdachte afwijkingen te herkennen die hij vaak tijdens cholangioscopieën tegenkomt. De tool werd gevoed met 20.000 willekeurige beelden van 130 procedures die werden uitgevoerd aan de UMass en de Mayo Clinic.
Het resultaat van zijn werk is SMART-AI , een plug-and-play harde schijf die werkt met bestaande cholangioscopieapparaten om vroege kankergroei beter in beeld te brengen dan biopsieën. Een studie die Powers en Marya in april 2026 uitvoerden , suggereerde dat SMART-AI opmerkelijk effectief was. De eerste klinische proef bij mensen toonde een nauwkeurigheid van 88 procent bij de diagnose van galwegkanker, vergeleken met reguliere biopsieën die slechts 67 procent nauwkeurig waren.
Voor veel kankersoorten is preventieve screening een algemene aanbeveling, omdat de huidige beeldvormingstechnieken zeer effectief zijn in het vroegtijdig opsporen van de ziekte. De American Cancer Society (ACS) adviseert vrouwen boven de 45 met een gemiddeld risico op borstkanker om jaarlijks een mammografie te ondergaan en vrouwen boven de 30 met een hoog risico om zowel een MRI als een mammografie te laten maken.
De ACS adviseert ook colonoscopieën voor iedereen boven de 45 , en de Centers for Disease Control and Prevention (CDC) adviseert alle voormalige zware rokers en mensen boven de 50 om een CT-scan met lage dosis te laten maken om longkanker op te sporen . Op dit moment is preventieve screening op alvleesklierkanker zeer gericht (alleen voor mensen met familieleden die de diagnose alvleesklierkanker hebben gekregen of die positief testen op een genmutatie met een hoog risico , of beide). Volgens Dr. Vineet Syan Rolston en Dr. Mengmeng Du, beiden verbonden aan het Memorial Sloan Kettering Cancer Center, komt dit grotendeels doordat alvleesklierkanker zeldzaam is en screening de kanker sowieso niet per se zou opsporen.
Momenteel omvat de screening van risicopatiënten bij MSK bloedonderzoek en jaarlijkse beeldvorming, waarbij afwisselend een magnetische-resonantie cholangiopancreatografie (een stralingsvrije beeldvorming die gedetailleerde beelden van de alvleesklier en galwegen oplevert) en een endoscopische echografie worden uitgevoerd. Bij de endoscopische echografie wordt een dunne, flexibele buis via de mond ingebracht, zodat een kleine echocamera de alvleesklier van dichtbij kan bekijken. Wallace ziet echter de potentie van deze nieuwe AI-tools om dit proces te vereenvoudigen en uit te breiden naar een bredere populatie.
“Deze AI-systemen zijn behoorlijk nauwkeurig”, zegt Wallace. “Je kunt je voorstellen dat je deze software op de spoedeisende hulp gebruikt en elke scan ermee analyseert, met de melding: ‘Markeer het als er mogelijk sprake is van beginnende alvleesklierkanker.'”
In China gebruikt dr. Xiaomeng Li AI om artsen te helpen zeldzame kankers nauwkeuriger op te sporen in biopsieweefsel. Haar software, genaamd PRET , scant digitale afbeeldingen van weefselmonsters en markeert potentiële kankers of andere afwijkingen.
Dit zou minder ervaren artsen, of artsen in afgelegen of kleine ziekenhuizen, kunnen helpen om patiënten sneller en nauwkeuriger te diagnosticeren. Li, verbonden aan de Hong Kong University of Science and Technology, benadrukt dat PRET niet bedoeld is om specialistische expertise of de stadiëring van kanker te vervangen, maar is desondanks enthousiast over het gebruik ervan als validatie- of verificatietool.
Tot nu toe heeft PRET indrukwekkende resultaten opgeleverd: het heeft een nauwkeurigheidspercentage van 98 procent en presteert beter dan 11 pathologen bij de detectie van lymfekliermetastasen.
Hoe lang het nog duurt voordat AI een standaardonderdeel wordt van de screening op kanker – of op andere medische problemen – valt nog te bezien, maar de vooruitgang op dat gebied is de laatste tijd snel en significant. Tussen januari en juni van dit jaar keurde de FDA 135 van de 181 AI-gestuurde radiologieapparaten voor medisch gebruik goed .
En de afgelopen jaren heeft het radiologiebedrijf RadNet verbeterde borstkankerdetectie , een AI-gestuurde mammografie, aangeboden aan klinieken in New York en New Jersey. In 2025 keurde de FDA Clairity Breast goed , een AI-gestuurd platform dat samenwerkt met standaard mammografieën , om de voorspellingen te verbeteren of een vrouw de komende vijf jaar borstkanker zal ontwikkelen. Het bedrijf ontving 43 miljoen dollar aan financiering om de technologie de komende jaren landelijk uit te rollen, zodat toonaangevende beeldvormingscentra en zorgsystemen er toegang toe krijgen.
Wallace zegt dat het ongeveer drie jaar duurde voordat GI Genius , een AI-gestuurde tool die hij mede ontwikkelde om potentieel kankerverwekkende poliepen tijdens colonoscopieën te signaleren, van idee tot FDA-goedkeuring kwam. Hij werkt nu aan een grootschalige klinische studie met Cyst-X , een op MRI gebaseerd AI-algoritme dat pancreascysten kan opsporen – een van de weinige identificeerbare voorlopers van alvleesklierkanker.
Marya en Powers proberen nog steeds verschillende wettelijke hindernissen te overwinnen voordat een versie van SMART-AI in cholangioscopieapparaten kan worden geïntegreerd, en Li en haar team zijn begonnen met het testen van PRET in een ziekenhuis op het Chinese vasteland en hopen dit binnenkort naar meer ziekenhuizen uit te breiden.
Goenka is momenteel bezig met een grootschalige klinische studie naar REDMOD, waarmee hij hoopt dat meer van zijn patiënten op tijd gediagnosticeerd zullen worden met alvleesklierkanker, zodat ze nog kunnen profiteren van een operatie . “In een vroeg stadium kan alvleesklierkanker er bijna normaal uitzien”, zegt Goenka. “AI kan mogelijk subtiele patronen detecteren die mensen niet betrouwbaar kunnen zien. In die zin denk ik dat AI kan bijdragen aan het opschalen van menselijke expertise.”
